IT运维管理需要注意什么

IT运维管理主要包括八个方面的管理内容:

1设备管理:对网络设备、服务器设备、 *** 作系统运行状况进行监控和管理;

2应用/服务管理:对各种应用支持软件如数据库、中间件、群件以及各种通用或特定服务的监控管理,如邮件系统、DNS、Web等的监控与管理;3·数据/存储/容灾管理:对系统和业务数据进行统一存储、备份和恢复;4·业务管理:包含对企业自身核心业务系统运行情况的监控与管理,对于业务的管理,主要关注该业务系统的CSF(关键成功因素CriticalSuccessFactors)和KPI(关键绩效指标KeyPerformanceIndicators);5·目录/内容管理:该部分主要对于企业需要统一发布或因人定制的内容管理和对公共信息的管理;6·资源资产管理:管理企业中各IT系统的资源资产情况,这些资源资产可以是物理存在的,也可以是逻辑存在的,并能够与企业的财务部门进行数据交互;7·信息安全管理:目前信息安全管理主要依据的国际标准是ISO17799,该标准涵盖了信息安全管理的十大控制方面,36个控制目标和127种控制方式,如企业安全组织方式、资产分类与控制、人员安全、物理与环境安全、通信与运营安全、访问控制、业务连续性管理等;8·日常工作管理:该部分主要用于规范和明确运维人员的岗位职责和工作安排、提供绩效考核量化依据、提供解决经验与知识的积累与共享手段

作为企业的运维人员，需要负责公司所有服务器、网络等硬件平台的运维工作，对每台服务器的状况，如磁盘、内存、网络、CPU等资源状况要有明确的了解，还要定期进行巡检和修复，避免服务器发生故障，导致公司业务的开展。但运维人员的精力是有效的，一旦管理的服务器过多，而管理效率无法提升，就有可能造成服务器故障，不利于公司业务的开展。那么，中小企业的IT运维人员如何才能高效地管理多台服务器呢？

一个优秀的运维人员，应该学会合理利用工具。而个人对服务器进行有效的监控和管理，除了传统的脚本命令，通过集群式面板工具，效率将会大大提高。通过面板工具，我们可以添加多台服务器进行管理维护。什么CPU持续过高、内存占用太多、磁盘空间不足、日志报错等问题，在面板工具中，我们都可以直观明了地发现问题，从而用最快速度解决问题，不必再耗费过多的时间重复这些基础、繁琐的工作。

而像我们这种服务器数量多且繁杂的，对于面板工具的挑选，最重要的一点就是添加服务器的限制少。以我现在在用的云帮手为例，全面兼容所有云服务商，同时兼容Windows、CentOS、Ubuntu、Debian、OpenSUSE、Fedora等云服务器 *** 作系统，对服务器、主机、站点的数量没有限制，哪怕我加了两百多台服务器，依旧运行得很流畅。

云帮手基础功能十分完善，资源监控/告警、安全防护、环境部署、站点管理、远程控制等功能在日常服务器的管理中帮助很大，集群化管理让我们不用再一台台服务器的去运行脚本修复问题，一键式的傻瓜 *** 作也让新加入团队的运维新人能够快速上手。更值得一提的是一键安全巡检和一键修复功能，只需要对每台服务器定期进行检测和修复，就能让隐患在最快的时间内发现并解除，避免因服务器故障而导致业务无法开展，让公司业务开展得更加顺畅。

在工作中，找到一款合适的工具，不仅能提高自己的工作效率，也是对公司发展的一种帮助，不止是像我们这样的运维岗位，我觉得不同的岗位也会有相应的工具能给予帮助，也可以分享一下你们工作中常用的工具，大家一起学习一下~。

经过几十年的发展，it行业在当前互联网技术的推动下，进入了一个资源高度整合的时代，即系统化和智能化的时代。运行维护服务也将向组织化、标准化、专业化、智能化方向发展。

相比其它相关行业发展来说，IT运维服务的智能化管理更具得天独厚的优势，因为IT系统设计本身问题就是一个基于企业数字化、数据化和网络化的，而这几个方面要素恰恰是一切智能化的基础。

手工——机器——自动化——智能化，这种生产方式的演进，其目的就是逐步用机器取代人工，最大限度地把人从繁复的、非创造性的劳动中解放出来，以提高生产质量、降低生产成本。智能化对于IT运维服务来说，同样具有非凡的划时代意义。它不仅能大幅度地降低服务成本、提高服务质量的稳定性，还为商业竞争构筑越来越高的技术门槛。

在长期的运维管理实践中，人们开发出各种运维管理工具，如信息安全系统、负载均衡系统、上网行为系统、网络监控系统、运维审计系统、日志审计系统等等。越来越多诸如此类系统的出现，标志着运维管理进入类似制造业的机器生产时代。下一个阶段的发展趋势应该是将这些系统在业务流程和数据上进行整合，朝着自动化与智能化方向挺进。以便更大程度地取代人工，消除人工服务所带来的非标准和质量不稳定的隐患，并进一步地提高服务效率、降低服务成本。

智能化是建立在大数据基础上的，首先要解决的是运维数据的智能采集。根据客户单位的业务需求，确定运维服务的总体目标，明确需要收集哪些数据？是怎么收集这些数据的？收集这些数据的方法是什么？如何确定不同类型数据的采集频率？如何分类和存储数据？

其次是大数据挖掘。设计运维数据分析模型，从海量历史数据中准确找出IT系统存在的问题。以监控系统为例，大部分客户都购买了网络监控系统，证明实际工作中存在这样的刚性需求。但实际上，大多数客户并没有很好地使用这个系统，主要是因为这些系统在数据准确性上并不理想，对大数据的分析和提取也比较薄弱。由于营销的需要，监控系统开发商把主要精力都放在新功能的开发和数据的展示上，对数据的准确性及分析挖掘缺乏深入研究，因而使得监控系统的实用性大打折扣。

然后是如何集成各种 *** 作工具和它们生成的数据的问题。如何将各种运行维护管理工具集成为一个智能化的运行维护管理平台，充分发挥其整体价值。对于需要人工干预的事件，还需要与服务流程管理系统进行接口，以实现人机服务的集成，实现服务流程的智能化。与运维的组织化、标准化、专业化一样，智能化运维也是运维服务行业发展的大趋势。 谁能顺应这一趋势，把握这个发展机遇，谁就赢得了未来！

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